Uma técnica estatística de abertura de caminhos desenvolvida na Escola de Harvard da Saúde Pública (HSPH) ajudou a identificar uma variação comum do gene associada com um risco aumentado para a obesidade.
Encontrar, que replicated outras em quatro amostras de crianças e de adultos da ascendência Européia e Africana, fornece uma associação raramente forte entre uma variação do gene e uma doença complexa no campo do traço da associação.
O estudo envolveu uma equipe internacional conduzida por pesquisadores na Faculdade de Medicina da Universidade de Boston (BUSM) em colaboração com pesquisadores em HSPH, o Hospital de Crianças Boston, Centro de Pesquisa Nacional de GSF, Universidade Técnica Munich, Universidade de Ludwig Maximilians, Laboratório de Channing, Universidade de Duisburg-Essen, Médico Universidade Loyola Centro, e SeraCare Ciências da Vida Inc.
Os cientistas identificaram a variação testando 86.604 únicas variações dos polimorfismo (SNPs) do nucleotide, ou da seqüência do ADN, para uma associação ao índice de massa corporal (BMI), uma medida substituto para a obesidade. O SNPs veio das amostras de sangue dos participantes no Estudo do Coração de Framingham (FHS). As medidas de BMI foram recolhidas por investigador de FHS sob um contrato do Pulmão do Coração e do Instituto Nacionais do Sangue administrados pela Universidade de Boston.
Os Pesquisadores no Departamento da Genética e da Genómica de BUSM, conduzido pelo autor principal e o Professor Adjunto Alan Herbert e autor e Cadeira de Departamento superiores Michael Christman, genotyped as amostras, identificando variações genéticas dentro delas para a comparação. Genotyping em grande escala foi permitido pela tecnologia desenvolvida por Affymetrix, uma empresa baseada em Santa Clara, Gestão de dados do microarray do ADN 100K da Califórnia e a análise foi feita pelo Afastamento Cilindro/rolo. Normando Gerry e Marc Lenburg no research fellow Matthew McQueen de BUSM e de HSPH.
A identificação do SNP foi tornada possível por uma técnica estatística nova desenvolvida pelo Professor Adjunto Christoph Lange de HSPH, que é um autor superior no papel da Ciência, em colaboração com o Latifundiário de Nan do Professor e do co-autor, e pelo Kristel Van Steen, companheiro pos-doctoral anterior.
A técnica evita uma dificuldade estatística principal chamada o problema múltiplo da comparação, que é agravado ao triturar séries de dados enormes. Mais o SNPs em um estudo, mais probabilidade do falso positivo sinaliza, o risco aumentado que algum SNPs não está testado -- mesmo que possam ser candidatos viáveis.
Tipicamente, um estudo exigiria um processo do pas-de-deux de 1) teste inicial de todo o SNPs para associações aos traços específicos, tais como o índice de massa corporal, e 2) testando somente a série de dados a mais prometedora de SNPs num segundo.
O método de análise de HSPH segura o problema múltiplo da comparação com apenas uma série de dados calculando a extensão a que a genética pode explicar variações em um traço específico, e então identificando o candidato o mais prometedor SNPs para esse efeito genético. Para obter mais informações sobre da técnica, veja http://www.hsph.harvard.edu/press/releases/press06052005.html.
No papel da Ciência, o método de HSPH foi aplicado para identificar exactamente um SNP que emergiu dos dez dos milhares testados. Encontra-se perto do gene INSIG2 (insulina-induzir-gene). A variação estou presente em dez por cento das populações estudadas e exigidas duas cópias para ser activa.
Importante, os cientistas então colaboraram com outras instituições e replicated a associação entre o SNP e o risco da obesidade outras em quatro populações. As populações incluíram famílias e assuntos não-relacionados de idades diferentes e de origens étnicas de variação: